基于物聯網的化工行業智能消防監控系統設計

摘要：物聯網智能消防監控系統采用分層分區異構網絡架構，部署防爆型智能傳感器網絡實現多維數據采集，基于LSTM深度學習算法構建智能預警機制，設計云邊協同分布式架構處理分析數據。在化工園區實驗驗證中，系統響應時間優化至157ms，預警準確率達94.7%，誤報率降至0.8%，數據傳輸延遲降低至42ms，設備完好率達99.5%，有效突破了傳統技術瓶頸，提升了化工行業消防監控智能化水平，可為安全生產提供可靠保障。

關鍵詞：物聯網技術；化工消防；智能監控；多源數據融合；云邊協同

化工行業存在易燃易爆與有毒有害等高危風險，對消防監控系統提出了嚴格要求，傳統的消防監控系統存在監控盲區、數據孤島與響應滯后等問題，難以滿足現代化工企業的安全需求。隨著物聯網與人工智能等技術的發展，構建智能化消防監控系統成為化工安全領域的重要發展方向。通過集成多源傳感技術、邊緣計算以及云平臺，可實現全方位、智能化的消防安全監控，為化工企業安全生產提供有力保障。

1 物聯網消防監控系統架構設計

1.1" 感知層硬件架構設計

基于化工行業消防監控的特殊需求，感知層采用分布式多層級的硬件架構設計，見圖1。感知層硬件架構包含危險區域傳感網絡與重點監控區域兩大部分，在危險區域部署防爆型智能傳感器節點，包括紅外火焰探測器、可燃氣體濃度檢測儀、溫濕度傳感器以及壓力傳感器，構建全方位的數據采集網絡[1]，每個傳感器節點集成微處理器與通信模塊，具備數據預處理與自校準功能，可根據環境條件自適應調整采樣頻率。在重點監控區域配置高清防爆攝像機與熱成像儀，實現可見光與紅外圖像的雙模態監控。邊緣計算網關作為感知層的核心處理單元，負責數據匯聚與初步分析，采用模塊化設計便于擴展與維護。現場控制單元采用冗余設計，確保在極端情況下的可靠運行。所有硬件設備均采用本質安全型設計，滿足化工防爆標準要求，電源以及信號傳輸線路設置防雷與隔離保護。感知層硬件的布局充分考慮化工裝置的空間分布特點，在確保監控效果的同時避免對正常生產作業的干擾。

1.2" 網絡傳輸層設計

網絡傳輸層采用分層分區的異構網絡架構，實現數據的高效可靠傳輸。現場級采用工業無線傳感網絡，支持ZigBee、LoRa等多種通信協議，形成自組織、自愈合的網絡拓撲[2]。為提升傳輸可靠性，采用網狀拓撲結構，每個節點至少與兩個鄰近節點建立通信鏈路。車間級采用工業以太網，基于IEEE802.1Q協議實現數據流的優先級管理，保障關鍵告警信息的實時傳輸。廠區級構建高速骨干網絡，采用光纖環網技術，實現千兆級數據傳輸能力。在網絡安全方面，部署深度包檢測系統與防火墻，實現網絡訪問控制與流量監控。數據傳輸采用TLS加密協議，確保數據傳輸的保密性與完整性。為應對網絡故障，設計雙機熱備的網絡管理系統，實現網絡設備的狀態監控與故障自動切換。

1.3" 分層式應用軟件架構設計

應用層軟件采用微服務架構，通過分層設計實現系統功能的模塊化管理與彈性擴展。在基礎設施層，采用容器化技術進行系統部署，支持跨平臺運行與資源動態調度并通過標準化接口協議實現與企業其他信息系統的數據互通。數據處理層構建分布式計算框架，建立數據處理流水線來支持海量數據的實時處理與歷史數據分析，同時系統日志模塊負責記錄設備運行狀態與操作歷史，實現全流程數據追溯。業務功能層中，消防監控管理模塊基于Web服務技術，提供設備管理與數據可視化以及告警處理等核心功能；智能預警模塊集成深度學習算法，通過特征提取與模式識別構建動態火災風險評估模型；應急指揮模塊提供三維可視化界面，支持預案管理與聯動控制。在安全管控層，權限管理模塊采用基于角色的訪問控制策略，實現系統資源的精細化管理，建立多級認證機制，確保系統運行安全與數據訪問安全，為管理決策提供可靠的數據支撐。

2 智能監控關鍵技術實現

2.1" 多源異構數據采集與融合

化工場景下的多源異構數據采集系統整合了溫度、壓力、氣體濃度、火焰與煙霧等多維度傳感數據。針對不同類型傳感器的數據特征，設計標準化數據接口協議，將數據流分為實時數據流與歷史數據流進行分類處理。數據預處理模塊采用滑動窗口算法進行數據平滑以及異常值過濾，通過卡爾曼濾波技術消除傳感噪聲。數據融合采用分層融合架構，在底層實現傳感器級數據融合，利用D-S證據理論處理傳感器數據的不確定性。兩個傳感器信息源的融合過程，可以表述為公式（1）。

式中，m（A）為融合后的信任度，m1（A）與m2（A）分別表示兩個傳感器的信任度分配，K為沖突因子。

特征級融合采用主成分分析方法提取多源數據的關鍵特征，通過模糊綜合評判方法建立特征關聯模型。決策級融合基于貝葉斯網絡構建推理模型，結合專家知識庫優化融合規則，實現對化工生產環境的精確感知與態勢評估。

2.2" 化工場景智能預警算法

針對化工場景的復雜性與動態性，設計基于深度學習的智能預警算法框架。該算法框架采用長短時記憶網絡（LSTM）處理時序數據，建立動態預測模型。通過卷積神經網絡提取多模態傳感數據的空間特征，結合注意力機制突出關鍵監測參數的權重。預警模型訓練采用遷移學習策略，利用預訓練模型加速模型收斂，通過對比學習提升特征表示能力。模型優化引入強化學習機制，根據預警準確率動態調整模型參數。預警閾值采用自適應機制，基于歷史數據統計與專家規則進行動態調整。算法集成多個子模型，通過集成學習方法提高預警可靠性，對不同類型的火災隱患實現精準識別與等級劃分。

2.3" 智能化云邊協同決策機制

云邊協同控制機制基于分布式架構，構建智能化的資源調度和任務分配體系。邊緣層集成優化后的輕量級深度學習模型，承擔數據預處理與實時預警研判任務，通過模型優化技術提升計算效率[3]。云平臺構建高性能計算集群，負責復雜算法運算與系統級決策分析，采用分布式框架實現大規模數據的并行處理。系統設計動態均衡的任務分配策略，根據實時網絡質量與計算資源狀態進行智能任務分發，采用增量方式完成數據同步傳輸，保障云邊數據的實時一致性。在控制層面實施分級授權機制，允許邊緣節點在突發情況下進行本地化決策，從而確保應急響應的及時性。基于微服務理念構建云邊協同服務體系，支持系統功能的持續優化與迭代升級。

3 系統實驗測試與性能評估

3.1" 多場景系統測試方案設計

選擇某化工產業園區作為實驗基地，實驗區域覆蓋甲類危險品倉庫、工藝反應釜車間及大型儲罐區三個代表性場景。測試設計嚴格遵循GB50116—2013《火災自動報警系統設計規范》，實施分層分區的系統性測試策略。在重點監控區域，布設42套溫度傳感裝置、28套氣體濃度監測設備、15套紅外火焰探測系統以及8臺防爆型高清攝像裝置，形成多維立體監控網絡。在實驗環節，通過模擬儲罐泄漏事故、反應釜溫度異常以及倉儲區明火等典型火災隱患工況，利用專業級煙霧生成設備與溫度調節裝置產生測試數據。實驗持續時間為3個月，全面采集常規運行與異常狀況下的系統數據。測試過程重點關注設備運轉性能、數據傳輸效率以及系統響應速度，完整記錄各項預警信息與應急處理流程。為保障實驗的安全性，制定了完備的安全防護措施與應急響應預案，實現了實驗過程的可控管理。

3.2" 系統性能指標評估

系統性能評估工作采用定量數據分析與定性實驗相結合的方法，如表1所示，物聯網消防監控系統與傳統系統相比，各項關鍵指標均實現顯著優化。實測數據顯示，系統平均響應時間由原有的382ms優化至157ms，性能提升達58.9%；智能預警算法準確率提高到94.7%，提升了11個百分點；系統誤報率下降至0.8%，降幅達69.2%。網絡傳輸性能測試中，數據傳輸延遲從傳統系統的156ms降至42ms，優化幅度達73.1%。在高溫與高濕及強電磁干擾等惡劣工況下，系統保持穩定工作狀態，設備完好率提升至99.5%，較原有系統提高4.5個百分點。通過72h的持續負載測試，系統CPU平均負載為42%，內存占用率維持在56%，存儲空間增長趨勢符合設計預期，充分驗證了系統在化工場景下的可靠性與穩定性。

3.3" 優化與改進建議

針對系統測試過程中發現的問題，提出以下優化建議：在硬件層面，建議增加傳感器冗余配置，提高監測數據可靠性；優化邊緣計算單元的散熱設計，提升設備在高溫環境下的穩定性[4]。在軟件層面，建議改進預警算法的參數自適應機制，提高模型對新場景的適應能力；優化數據壓縮算法，降低網絡帶寬占用。在系統維護方面，建議增加設備自診斷功能，實現故障預測與主動維護；完善系統日志記錄機制，提升故障追溯能力，針對誤報問題，建議優化多源數據交叉驗證機制，提高預警精度。在用戶體驗方面，建議優化可視化界面，增加自定義報表功能，提升系統可操作性。未來，可引入數字孿生技術，實現系統功能的虛實結合。

4 結束語

物聯網技術與化工行業消防監控的深度融合，實現了從被動預警到主動預測的技術跨越。系統在多源數據采集、智能預警算法以及云邊協同等方面的創新，為化工行業消防安全提供了可靠的技術支撐。實驗驗證表明，該系統在預警準確性與響應及時性等關鍵指標上具有顯著優勢。未來，將進一步優化系統性能，探索數字孿生等新技術的應用，推動化工行業消防監控向更智能、更精準的方向發展。

參考文獻

[1]王玉，凌財進.基于大數據的化工工業園區智慧決策平臺研究[J].粘接，2020，43（8）：139-141+147.

[2]陳新平.面向無線傳感網絡的雙向射頻功率放大器研究[J].科技風，2024（2）：1-3.

[3]章主龍.多源數據融合在災害應對與防火監督中的應用與效益分析[J].今日消防，2024，9（2）：23-25+40.

[4]苗麗，元昌安，覃曉.基于改進自適應聚類的無線傳感器目標跟蹤算法[J].火力與指揮控制，2022，47（1）：57-64.